典型文献
基于YOLOv5的猪只盘点方法研究
文献摘要：
针对传统生猪养殖场采用人工盘点猪只数量效率低且人力物力耗费较大的问题,本文提出一种基于YOLOv5目标检测算法的猪只盘点系统.采集实验猪厂的猪舍内摄像头图像2 000张,除去部分污染严重或猪只重叠难以分辩的图像,经筛选后剩余1 700张,网络收集猪舍图像1 300张,共计3 000张组成数据集,使用vott标注工具对采集图像进行标注.通过YOLOv5目标检测算法对数据集进行训练,并得到训练模型,将训练模型嵌入Jetson Nano开发板,在青岛试验猪场进行猪只盘点实验.实验结果表明,猪只白天识别准确率达95.8％,夜间识别准确率达86％,将训练模型部署到Jetson Nano嵌入式开发板,可稳定运行6路视频流,一台设备能同时对6个猪舍摄像头进行盘点计数,与人工盘点相比,该方法经济高效,应用前景更广阔.
文献关键词：
目标检测;猪只盘点;YOLOv5;智慧养殖
中图分类号：
作者姓名：
文常懿;王继荣;田宏志;李军
作者机构：
青岛大学机电工程学院,山东青岛266071;青岛大学威海创新研究院,山东威海264200;青岛大学计算机科学技术学院,山东青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]文常懿;王继荣;田宏志;李军-.基于YOLOv5的猪只盘点方法研究)[J].青岛大学学报（工程技术版）,2022(04):9-14
A类：
猪只盘点,vott
B类：
YOLOv5,生猪养殖场,数量效率,人力物力,耗费,目标检测算法,实验猪,猪舍,舍内,摄像头,除去,分辩,采集图像,训练模型,模型嵌入,Jetson,Nano,开发板,猪场,白天,识别准确率,模型部署,嵌入式开发,视频流,一台,法经,智慧养殖
AB值：
0.306744
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